多维数据分析模型设计器Schema Workbench的使用

Schema Workbench是Pentaho平台软件一部分,结合Saiku可进行多维数据分析。它用于创建定义多维数据库的Schema的xml文件。本文介绍其下载安装,如解压、拷贝驱动包等,还展示了基本使用,包括新建Schema、添加立方体等,最后进行MDX查询。

Schema Workbench是Pentaho平台软件的一部分,结合Saiku,可以用生成的Schema文件进行多维数据的分析。Schema定义了一个多维数据库,包含了一个逻辑模型,而这个逻辑模型的目的是为了书写MDX语言的查询语句。逻辑模型包括几个概念:立方体(Cubes)、维度(Dimensions)、层次(Hierarchies)、级别(Levels)、成员(Members)。而一个Schema文件就是编辑这个Schema的一个xml文件。在这个文件中形成多维数据逻辑模型和数据库物理模型的对应。Schema Workbench就是用来创建这个xml文件的工具。

一、软件的下载安装和基本使用

下载地址: 
https://sourceforge.net/projects/mondrian/files/schema%20workbench/3.11.0/

解压后即完成安装。

将需要连接的数据库的jar驱动包拷贝到安装目录的drivers目录下。

执行workbench.bat启动程序,点击连接按钮建立数据库连接,这里连接了Oracle数据库。

选择文件菜单,新建一个Schema

在Schema下面添加一个立方体

在立方体下面添加事实表

在立方体下面添加维度,维度需要关联一个事实表的外键

在维度下面添加层次,程序会默认添加一个层次,实际不用添加,直接点击Dimension左侧的小图标即可

在层次下面添加维度表

继续添加一个层次,选定column

在立方体下添加一个度量,右侧配置需要度量的内容

一个简单的模式文件就生成了,点击右侧铅笔样式的按钮,即可看到生成的XML文件内容

点击文件-》New-》MDX Query,打开MDX查询框,提示数据库连接成功

执行以下查询,观察结果

select 
{[Measures].SaleQuantity,[Measures].SaleAmount,[Measures].AvgPrice} 
on columns, 
{([Dim_Product].[AllProduct],[Dim_Cust].[AllCustomer])} 
on rows 
from[Cube_sales]

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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